Performance d’un modèle d’ECG entièrement automatisé

Malgré les directives, l’évaluation standardisée de la douleur thoracique aux urgences reste incohérente, coûteuse et sujette à des erreurs d’appréciation. Une approche d’étude rétrospective sur deux centres, publiée dans Open Heart , présente maintenant un réseau neuronal entièrement automatisé (“Chest Pain-AI”, CP-AI) qui associe les signaux ECG à 12 canaux à l’âge, au sexe et à la positivité des biomarqueurs et prédit un taux composite de diagnostics cardiovasculaires graves à 7 jours. Lors d’une validation externe, CP-AI a surpassé les modèles conventionnels et a reclassé une proportion importante comme étant à “faible risque” – avec une sensibilité préétablie de 98%.